Elektroensefalografi (EEG), beynimizin elektriksel aktivitesini toplamamıza ve kaydetmemize izin veren, invazif olmayan bir yöntemdir.
Bir elektroensefalogramın toplanması, nöronların neden olduğu elektrik potansiyellerini, daha spesifik olarak postsinaptik potansiyelleri ölçmek için kafa derisinin yüzeyine elektrotlar yerleştirilerek yapılır, ancak yalnızca nöron kümeleri birlikte ateşlendiğinde, EEG kullanarak kafa derisi.
Ancak gerçekte kaydedilen şey, minimum iki elektrotun yerleştirilmesi arasındaki voltaj (beyindeki) farkıdır. Voltajlardaki bu farklılıklar, belirli bir duyusal, bilişsel veya motor olayın doğrudan sonucu olan ölçülen beyin tepkisi olan Olayla İlgili potansiyeli daha iyi anlayabilmemiz ve yorumlayabilmemiz için eşzamanlı olarak kaydedilmelidir.
Toplanan EEG verileri, beynin içinde gerçekleşen sinirsel salınımları yansıtan ritmik aktivitesinden oluşur. Bu nöral salınımlar, nöronlar arasındaki etkileşimler tarafından yönlendirilir ve belirli frekanslarda meydana gelir - Bunlar delta, teta, alfa, beta ve gama içerir. Çalışmalar, aşağıda gösterildiği gibi, bu ritimler ve farklı beyin durumları arasında ilişkiler olduğunu bulmuştur.
Bu projenin amacı, kişinin beyin dalgalarına dayalı olarak olumlu, tarafsız veya olumsuz bir duygusal durumu ayırt etmek için makine öğrenimini kullanıp kullanamayacağımızı bulmaktı.
Verileri toplamak için bir Muse EEG kafa bandı kullanıldı, bu veriler TP9, AF7, AF8 ve TP10 yerleşimlerinden iki denekten (1 erkek, 1 kadın) kuru elektrotlar aracılığıyla durum başına 3 dakika süreyle alındı: pozitif, nötr (dinlenme durum), negatif. Aşağıdaki film sahneleri, olumlu ve olumsuz duyguları uyandırmak için bir uyarıcı olarak kullanıldı:
Yinelenen bir sinir ağının (RNN) ne olduğunu tam olarak bilmiyor olsanız da, RNN'lerden sürekli olarak yararlanan uygulamaları kullanmanız oldukça olasıdır. Örnekler arasında, konuşma tanıma için RNN'leri kullanan Siri veya telefonunuzun klavyesindeki tahmini metin özelliği ve hatta hisse senedi fiyatı tahminleri sayılabilir.
Peki tekrarlayan sinir ağı nedir? Tekrarlayan bir sinir ağı veya RNN, belirli bir veri kümesinin ardışık özelliklerini ve modellerini tanımak için tasarlanmış ve daha sonra bir sonraki olası senaryoyu tahmin etmek için kullanılabilen bir tür yapay sinir ağıdır.
RNN'lerin arkasındaki konsepti anlamak için basit bir örneğe bakalım. Yukarıdaki görüntü, zamana (t = 3) referansla havada uçan bir topun anlık görüntüsüdür. Yalnızca verilen diyagramı kullanarak topun uçmaya devam edeceği yönü tahmin edebilir misiniz? Bir tahminde bulunabilirsiniz, ancak bu tamamen rastgele bir tahmindir ve yalnızca başka bir rastgele tahmin kadar iyidir.
Ancak, zamana referansla size arka arkaya birkaç fotoğraf daha verdiğimi varsayalım, daha iyi bir tahminde bulunabileceğinizi düşünüyor musunuz? Umarım cevabınız evettir ve bunun nedeni artık topun nerede olduğu ve nereye gittiği hakkında bilgi sahibi olmanızdır ve sonuç olarak, artık nereye gideceğini tahmin etmek için yeterli veriye de sahip olacaksınız. Ve bu sıralı veri dediğimiz şeydir, burada veri sırasının önemli olduğu, yani topun mevcut konumunun topun önceki konumuna bağlı olduğu yer. Bu sıralı verilerin yalnızca bir örneğidir, diğerleri ses, metin dizileri ve hatta EEG verilerini içerir.
Öyleyse daha teknik tarafa bir göz atalım, RRN'ler bunu yapabilmek için nasıl yapılandırılır ve tasarlanır? Bunu normal bir sinir ağıyla karşılaştıralım, aksi takdirde ileri beslemeli sinir ağı olarak da bilinir. İleri beslemeli sinir ağları, her katmandan diğerine bilgi aktaran bir girdi, gizli ve çıktı katmanından oluşur. Ancak bunu, önceki bilgilerin yanı sıra mevcut bilgilerin de hesaba katılması için nasıl yeniden tasarlayabiliriz? Bu, önceki bilgileri iletmek için bu sinir ağına bir döngü ekleyerek elde edilir ve esasen bir RNN'nin yaptığı şey budur. Bir RNN, bilgilerin gizli katmana yeniden girmesine izin veren bir döngü mekanizmasına sahiptir, bu bilgi, önceki tüm girişlerin bir temsili olan gizli durum olarak adlandırılır.
Bununla birlikte, RNN'ler, gradyan tabanlı öğrenme yöntemlerini ve geri yayılımı kullanan sinir ağlarında baskın olan, rezil kaybolan gradyan probleminin neden olduğu kısa süreli bellekten muzdariptir. Bunun nasıl olduğuna bir bakalım:
İleri beslemeli bir sinir ağını eğitmenin ilk adımı ileriye doğru bir geçiştir ve bir tahmin yapmaktır, bu tahmin daha sonra bir kayıp işlevi kullanılarak temel gerçekle karşılaştırılır ve ardından bir hata değeri döndürülür. Bu hata değeri, sinir ağının ne kadar kötü performans gösterdiğinin bir göstergesidir ve daha sonra, çıktı katmanına en yakın katmanların düğümlerinden başlayarak sinir ağının her düğümünün gradyanlarını hesaplamak için geri yayılım gerçekleştirmek için kullanılır ve ilk gizli katmana geri dönüyoruz.
Gradyan, hatadaki değişime göre ağırlıktaki değişikliği ölçen bir değerdir; bu ağın iç ağırlıklarını ayarlamak için kullanılır, ağın öğrenmesine izin verir, eğim ne kadar büyük olursa, model o kadar hızlı öğrenebilir ve burada kaybolan gradyan problemi devreye girer.
Geri yayılım sırasında, her düğüm, bir önceki katmandaki degradelerin etkilerinin gradyanına göre gradyanını hesaplar. Öyleyse, önceki katmanın gradyanları küçük olsaydı, mevcut gradyandaki değişiklik daha da küçük olurdu - Bu, ağın geri kalanı üzerinde bir domino etkisine sahiptir ve gradyanların kaybolmasına neden olur, dolayısıyla kaybolan gradyan problemi olarak adlandırılır. Ve gradyan küçüldükçe, ağırlıktaki değişim de küçülür ve küçülür, bu da modelin daha yavaş ve daha yavaş öğreneceği anlamına gelir - kayıp fonksiyonunun ürettiği hata değerini azaltmak için fazla bir şey yapmaz.
Şimdi, onu RNN'lere geri getirerek, RNN'ler, esasen her döngüyü gizli bir katman olarak ele alarak RNN'ler için özel olarak tasarlanmış, 'zaman içinde geri yayılım' adı verilen bir geri yayılım biçimi kullanıyor ve burada, degradelerin değeri, yayıldıkça üssel olarak küçülecektir. her döngü. Kaybolan gradyanlar nedeniyle, RNN, katmanlardan / döngülerden bağımlılıkları öğrenemiyor; bu, veri kümesinin yeterince büyük olması durumunda bir tahmin yaparken EEG verilerinin önceki bölümlerinin dikkate alınmaması ihtimali olduğu anlamına geliyor. kısa süreli bellek modeli.
Öyleyse RNN'nin kısa süreli hafızası hakkında ne yapabiliriz? Bu sorunu çözmek için, iki tip özel RNN oluşturuldu: LSTM (Uzun Kısa Süreli Bellek) ve GRU (Geçitli Tekrarlayan Birim).
Bunlar tam olarak RNN'ler gibi çalışır, ancak, normal bir RNN'den farklı olarak uzun vadeli bağımlılıkları öğrenmelerine izin veren 'kapılar' adı verilen bu mekanizmaları kullanırlar. Bu 'kapılar', gizli duruma hangi bilgilerin ekleneceğini veya çıkarılacağını öğrenebilen temelde farklı tensör işlemleridir - ve bu yetenek nedeniyle, kısa süreli bellek onlar için daha az sorun teşkil eder.
Pekala, şimdi EEG ve RNN'lerin ne olduğunu bildiğinize göre, bu ikisini nasıl bir araya getirebileceğimizi anlamak için koda bir göz atalım, böylece EEG okumalarına göre bir konunun duygusal durumlarını tahmin edebiliriz.
Öncelikle, bu program için ihtiyaç duyacağımız kütüphaneleri içe aktaracağız.
Yani buradaki verilere bakarsak, en sona doğru bir etiket sütunu görebiliriz, bu öznenin duygusal durumunu temsil eder ve nötr, negatif veya pozitif olarak verilir ve biz de böyle olacağız. tekrarlayan sinir ağımızla tahmin etmeye çalışıyoruz.
Ve sonra etiket sütunumuzdaki değer sayıları fonksiyonunu çağırıyoruz. Bu, verilerde temsil edilen sınıfların sayısında bir dengesizlik olmadığından emin olmak için etiketimizin sınıf dağılımına bakmak için kullanılır, bu da sinir ağımızın eğitimi üzerinde bir etkiye sahip olabilir ve sizin de görebileceğiniz gibi 708 ile 716 arasında değişen, oldukça dengelidir.
Daha sonra, ön işleme fonksiyonumuz var, bu, verilerin sinir ağımızdan geçmesi için hazırladığımız yerdir.
Etiket sütunundan sahip olduğumuz nötr, negatif ve pozitif sınıflar, 'gruplara ayrılabilen veri türleri' olarak tanımlanan kategorik verilerimizin bir örneğidir.
Öyleyse yapmamız gereken şey, bilgisayarın anlayabilmesi için sınıfların her birini numaralandırmak. Bu, 'label_mapping' sözlüğü kullanılarak yapılır - bu, etiket sütunundaki değerlerin her birini alır ve sözlükte tanımlanan karşılık gelen sayı ile değiştirir. Esasen her negatif 0 ile değiştirilecek ve her nötr 1 ile değiştirilecek ve her pozitif 2 ile değiştirilecektir.
Şimdi, etiket sütununun değerleri RNN'mizle tahmin etmeye çalıştığımız şey olduğu için etiket sütununu geri kalan verilerden ayıracağız. Etiket sütunu y'de ve kalan veriler X'te saklanacaktır. Etiket sütununu (y) bir sınavın (X) cevap kağıdı olarak düşünün, öğrenciye alırken cevap kağıdını vermezsiniz bir sınav, yoksa cevapları kendileri nasıl alacaklarını öğrenmek yerine sadece cevapları ezberlerler - cevap kâğıdı, öğrencinin cevaplarını gerçek cevaplarla karşılaştırmak ve iyileştirmeler yapmak için sınavdan sonra verilir.
Bir sonraki adımımız, verileri eğitim ve test gruplarına bölmek olacak, train_size 0.7 olarak ayarlandı, eğitim grubumuz tüm verilerin% 70'inden oluşacak. Bu işlev aynı zamanda verileri sizin için otomatik olarak karıştırır ve bu nedenle, her çalıştırdığımızda verilerin tam olarak aynı şekilde karıştırılmasını sağlamak için bir random_state 123 değeri belirledik. Sınav benzetmesine bağlı kalınarak, X_train ve y_train alıştırma sınavları ve cevaplarıdır, oysa X_test ve y_test gerçek sınav ve cevaplarıdır.
Ve işte sinir ağımızı modellediğimiz kısım geliyor. Daha önce de belirtildiği gibi, zaman serisi verilerimiz olduğu için tekrarlayan bir sinir ağı kullanacağız ve bir RNN kullanmamız önemlidir çünkü verilerdeki değerler mutlaka bağımsız değildir, aksine önceki ve sonraki verilerle bağlantılıdır. değerler.
Dolayısıyla, ileri beslemeli bir sinir ağında yaptığınız gibi yoğun katmanları kullanmak yerine, bir GRU kullanacağız. 256 birim kullanacağız ve dönüş sequences_turned True olarak ayarlandı - çünkü return_sequences açık olduğundan, temelde bize 2 boyutlu bir dizi biçiminde daha fazla veri verecek ve bu genellikle performansı artıracak çünkü açıkçası daha fazla veri var, ancak , çünkü şimdi bir dizide veri çıktısı veriyor, onu 2 boyutlu bir diziden uzun 1 boyutlu bir vektöre düzleştirmek zorunda kalacağız.
Bahsetmem gereken bir şey daha var, GRU katmanının girdinin 3 boyutlu olmasını gerektirmesidir ve bunun nedeni, genellikle gelen her veri bitinin bir vektör olarak kodlanmasıdır, bu nedenle üçüncü bir boyut ve bunu telafi etmek için, girdileri alan ve boyutları 2. eksen boyunca genişleten, bu da ona 3. boyut veren bir expand_dims katmanı elde edeceğiz. Bu yüzden bu expand_dims katmanı GRU'ya aktarılacak ve ardından GRU'dan gelen çıktıyı düzleştirmek için ve ardından düzleştirmeden çıktıyı çıktılara geçireceğiz, bu da RNN'mizin çıktı katmanı.
Modeli derlediğimiz yer burasıdır - Sahip olduğumuz gibi çoklu sınıflandırma problemleri için en uygun olan sparse_categorical_crossentropy ile birlikte bir adam optimizer kullanıyoruz. Modeli eğittikten sonra sonucunu tarihe kaydederiz. Bu nedenle, X_train ve y_train'den,% 20'lik bir doğrulama bölmesi ve 32'lik bir parti boyutuyla, dahili model parametrelerini güncellemeden önce üzerinde çalışılması gereken örnek sayısı ve sayı olan 50 epoch ile geçeceğiz. Çoğu zaman tüm eğitim veri kümesi modelden geçirilir. Aslında bu kadar çok döneme ihtiyacımız olmayacak, çünkü erken durdurma geri aramasını kullanacağız. Bu, modelin her dönemden sonra doğrulama kaybına bakmasına izin verecek ve kaybın iyileşip iyileşmediğini ve belirli bir dönem için iyileşip iyileşmediğini değerlendirecektir.Burada 5 olarak belirlediğimiz, o zaman eğitimi durduracak ve ağırlıkları en iyi dönemden geri getirecektir.
Hepsi bu kadar! Umarım hepiniz eğlenmişsinizdir ve birkaç alkış bırakıp takip ettiyseniz! Aklınıza takılan herhangi bir soruyu göndermekten çekinmeyin. Kod ve veri kümesi GitHub'ımda bulunabilir !
Merhaba, ben Mir Ali, 17 yaşında bir ML ve nörotek geliştiricisi ve The Knowledge Society'de (TKS) yenilikçiyim - dünyanın en büyük sorunlarını çözmek için gelişmekte olan teknolojilerden yararlanıyorum. Gelecekte milyarlarca insanı etkilemek için büyüleyici projeler üzerinde çalışarak bilgi ve becerilerimi geliştirirken bir yazar olarak yolculuğuma katılın.
NFT'ler için dünyanın ilk Intelligent Collectibles & 10.000 Kişilik Pod'larının (AI Souls) satışı, bir topluluğa ait Intelligent Metaverse oluşturmak için Birincil ve İkincil Satışlarda yaklaşık 4000 ETH netliği yaklaşık 17 milyon USD getirdi. NEW YORK, 20 Ekim 2021 — Alethea AI, 7 günlük müzayedesini ve iki tarihi koleksiyon için doğrudan satışını tamamladı: i) 19 Ekim'de yüz Akıllı NFT'den oluşan bir koleksiyon olan türünün ilk örneği “The Revenants” ( ii) Herhangi bir NFT'nin canlandırılmasına ve hayata geçirilmesine olanak tanıyan 10.000 Kişilik Bölmesi Satışı Kırılan Rekorlar: (i) "The Revenants" adlı İlk Koleksiyon, bir Koleksiyon düşüşü için OpenSea Rekorlarını kırdı ve yaklaşık 2400 ETH'ye satıldı. birincil ve ikincil piyasa satışları,haftada yaklaşık 10 milyon USD hasılat elde eden ve son 7 günlük dönemde OpenSea'de ilk 10'a giren koleksiyon olma yolunda hızla ilerliyor.
Bir yıl önce kendime veri bilimi öğretirken “MLOps mühendisi” terimiyle karşılaştım. MLOps becerilerini öğrenmeyi şiddetle öneren veri bilimcilerin birçok blog gönderisini okudum.
Pasif Gelir Sanatı'nın bu haftaki bölümünde Mark ve Scott, Durdurulamaz Kadın'ın Kurucusu ve CEO'su Amira Alvarez'i gösteriye davet ediyor. Amira Alvarez, girişimcilerin, sporcuların ve serbest meslek sahibi profesyonellerin en iyi hayatlarını yaşarken finansal atılımlarına ulaşmalarına yardımcı olan küresel bir koçluk şirketi olan The Unstoppable Woman'ın kurucusu ve CEO'sudur.
Gördüğüm ilk “video podcast”… Şey, hatırlayamıyorum, ama hatırlıyorum, geri dön, bazı podcast'lerde video vardı (ve Spotify onları geri getirmek üzere). Aslında, çoğu insanın bunu yapmamasına rağmen, RSS, bugün hala video dosyalarını podcatcher'lara (err, bir video dosyasını ayrıştırma ve görüntüleme yeteneğine sahip podcatcher'lar, bunların hangileri olduğundan emin değilim) gönderebilir. teorik olarak hepsi olabilir).
Bir Oxford ayakkabısı, "kapalı bağcık" olarak adlandırılan bir özellik olan vampirin altına takılan ayakkabı bağı halkaları ile karakterize edilir. … Başlangıçta, Oxfordlar deriden yapılmış sade, resmi ayakkabılardı, ancak resmi, üniforma veya gündelik giyim için uygun bir dizi stile dönüştüler.
Yunt Capital, Parallel ile stratejik bir yatırım ve ortaklığı duyurmaktan heyecan duyuyor. Paralel, Paradigma liderliğindeki 50 milyon dolarlık A Serisini kapattı ve Parallel'i 500 milyon dolar olarak değerlendirdi.
Wes Anderson'ın filmleri 'Büyük Budapeşte'yi favori olarak ilan eden eleştirmenlerle sıralandı. Ancak tüm hayranlar hemfikir, birçoğunun şaşırtıcı favorileri vardı.
"Yıldızlarla Dans Etmek" ünlüsü Mel C, kendisini son iki sırada bulduktan sonra şok edici "Grease" Night elemesinden dolayı "boşverdi".
'Vanderpump Kuralları'ndan Lala Kent daha önce Randall Emmett'in kendisini aldattığını göremediğini söylemişti. Ayrıca onun en iyi arkadaşı olduğunu söyledi.
Eski '90 Day Nişanlısı' yıldızı Varya Malina, Geoffrey Paschel ile birlikte olduğunu doğruladı ve onun için toplandı ve takipçilerinden maddi yardım istedi.
Facebook'ta adınızı değiştirmek ister misiniz? Sadece birkaç basit adımda yapmak kolaydır.
Her zaman 10.000 adımlık bu keyfi günlük hedefin gerisinde kalıyorsanız, iyi haberlerimiz var. Daha az adım atarsanız sağlığınız da aynı derecede fayda sağlayabilir.
Garden State, ABD'de kendi gazınızı pompalamanın yasa dışı olduğu tek eyalettir. Ne oluyor?
Bu arada, alacakaranlıkta ve dolunayda araba kullanmak da size bir iyilik yapmıyor.
Görsel hakları: Maurizio Pesce / Flickr Uygulamalarının Chrome'dan otomatik olarak açılmasının bir kolaylık olması gerekir, ancak bazen can sıkıcıdır. Sadece bir uygulama ekran görüntüsünü görmek istediğinizde müdahaleci bir iTunes penceresiyle uğraşmak, özellikle iTunes artık uygulamaları bile işlemediği için can sıkıcı olabilir.
Herkes iyi oturan bir kot pantolonu sever, ancak stiller değişir. Birkaç kesim ve bazı temel dikişler, en sevdiğiniz kot pantolonu hemen dönüştürmenize yardımcı olabilir.
Tüm Fotoğraflar Nezaket Hulu Bazı önemli değişiklikler ve eklemeler olmasına rağmen, The Handmaid's Tale'ın ilk sezonu, Offred'in yolculuğunun sonuna kadar Margaret Atwood'un klasik romanının temel yapısını takip etti. Bu, önümüzdeki sezonun, iyi ya da kötü, bize Gilead'ı ve içinde yaşadığı dünyayı keşfetmemiz için yeni bir şans göstereceği anlamına geliyor.
Dün Nintendo'nun Splatoon 2 için E3 akışında, tatlı bir gümüş kalamar kupası için yarışan dört takımın yer aldığı bir davetiye düzenlendi. Şaşırtıcı bir şekilde, oyunun rekabetçi beklentileri için güçlü bir gösteri oldu.
Maggie Gyllenhaal ve Dakota Johnson Londra'daki bir galada poz veriyor, Vanessa Hudgens LA'deki spor salonundan ayrılıyor, Christian Siriano 'Project Runway' 19. sezonu ve daha fazlasını kutlamak için NYC'de. Hollywood'dan New York'a ve aradaki her yere, en sevdiğiniz yıldızların neler yaptığını görün
Utanmaz mezunu Emma Kenney, Showtime dizisinde Emmy Rossum ile çalışma deneyimi hakkında konuştu.
HIV pozitif ve kanserden kurtulan Javier Muñoz, PEOPLE'a “Alınma şansı yoktu” diyor.
Rachael Ray Extra'da "Pek çok insan bana yazdı ve ulaştı ve bizim de çok şey kaybettiğimizi söyledi" dedi.